Ana içeriğe geç
tripo3d avatarı

Tripo v2.5 Text-to-3D API

tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d

Metin prompt’undan indirilebilir, dokulu bir 3D mesh (GLB) üretin — girdi fotoğrafı gerekmez; oyunlar, AR ve ürün görüntüleyicileri için hazır.

0.3

Model girdisi

Input

Text description of the object, product, character, or prop to generate as a 3D model.

Additional Settings

Customize your input with more control.

Attributes to steer the generation away from.

Caps the number of faces (triangles) on the output mesh. Leave unset to let mesh density adapt to the subject.

Random seed controlling geometry generation. Reuse the same seed to reproduce the same shape.

Random seed controlling texture generation. Reuse with the same seed to keep the shape but vary or reproduce textures.

Random seed for the internal prompt-to-image step that drives generation.

Automatically scale the model to real-world dimensions in meters.

You need to be logged in to run this model and view results.
Log in

Model çıktısı

Output

Loading
Generated in 71.738 seconds
Logs (1 lines)

Örnek istekler

Örnekler

Tripo v2.5 Text-to-3D API

Tripo v2.5 Text-to-3D is a text-to-3d AI model by tripo3d. On ModelRunner it runs through a REST API or via MCP from any AI assistant, at $0.3 per output.

POST https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d

cURL

# Submit a request to the queue. Input fields go at the top level of the
# body. The optional reserved "metadata" object holds your own flat string
# tags — stored on the request, never sent to the model; filter later with
# GET https://queue.modelrunner.run/requests?metadata=<url-encoded JSON>.
curl -X POST https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A sleek white ceramic coffee mug with a simple round handle, studio lighting, plain background.",
    "auto_size": false,
    "metadata": {
      "project": "my-project"
    }
  }'
# → { "request_id": "...", "status_url": "...", "response_url": "..." }

# Poll status_url until "COMPLETED", then fetch the result
curl "https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d/requests/$REQUEST_ID/status" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"
curl "https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d/requests/$REQUEST_ID" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"

JavaScript

import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d", {
  input: {
    "prompt": "A sleek white ceramic coffee mug with a simple round handle, studio lighting, plain background.",
    "auto_size": false
  },
});
console.log(result);

Python

import os
import requests

headers = {"Authorization": f"Key {os.environ['MRUN_API_KEY']}"}

submitted = requests.post(
    "https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d",
    headers=headers,
    json={
      "prompt": "A sleek white ceramic coffee mug with a simple round handle, studio lighting, plain background.",
      "auto_size": false
    },
).json()

# Poll submitted["status_url"] until "COMPLETED", then:
result = requests.get(submitted["response_url"], headers=headers).json()

Input parameters

Input parameters of Tripo v2.5 Text-to-3D
NameTypeRequiredDescription
promptstringyesText description of the object, product, character, or prop to generate as a 3D model.
negative_promptstringnoAttributes to steer the generation away from.
face_limitintegernoCaps the number of faces (triangles) on the output mesh. Leave unset to let mesh density adapt to the subject.
seedintegernoRandom seed controlling geometry generation. Reuse the same seed to reproduce the same shape.
texture_seedintegernoRandom seed controlling texture generation. Reuse with the same seed to keep the shape but vary or reproduce textures.
image_seedintegernoRandom seed for the internal prompt-to-image step that drives generation.
auto_sizebooleannoAutomatically scale the model to real-world dimensions in meters. Default: false.

Machine-readable: OpenAPI schema · llms.txt

Use Tripo v2.5 Text-to-3D from Claude & Cursor (MCP)

Point Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client at the ModelRunner MCP server and Tripo v2.5 Text-to-3D becomes a tool your assistant can call directly — it authorizes via OAuth (no API key in config) and runs this model with the run_model tool using the endpoint tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d.

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp

Then ask your assistant, for example: “Run tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d on ModelRunner to generate 3d”. MCP setup guide.

Model Detayları

Model Detayları

Tripo v2.5 Text-to-3D, yalnızca bir metin tarifinden eksiksiz, dokulu bir 3D model kurar — referans fotoğraf gerekmez. İstediğiniz nesneyi, ürünü, karakteri ya da aksesuarı tarif eden bir prompt yazarsınız; model, standart renk dokuları içine pişirilmiş, indirilebilir bir GLB mesh döndürür: yalnızca nokta bulutu ya da siluet değil, geometri artı malzeme. Çıktı, bir oyun motoruna, AR görüntüleyiciye, 3D editöre ya da ürün konfigüratörüne doğrudan atabileceğiniz sıradan bir `.glb` dosyasıdır; bu yüzden varlık üretimine, hızlı konsept geliştirmeye ve elinizde bir fikir olup görsel ya da 3D kaynak olmadığında 3D model prototiplemeye uygundur.

## En uygun olduğu işler - Referans görseliniz olmadığında doğrudan yazılı bir tariften 3D varlık üretmek - Oyunlar, AR ve render’lar için aksesuar, nesne ve karakterlerin konseptini çıkarmak ve prototiplemek - Kısa bir yazılı tariften oyuna ya da render’a hazır GLB mesh’ler üretmek - Bir prompt listesinden dokulu 3D varlık kütüphaneleri oluşturmak

## Şu durumlarda başka bir model seçin - Nesnenin fotoğrafı zaten elinizdeyse ve ona sadık bir yeniden kurulum istiyorsanız — bir image-to-3D modeli kullanın - Prompt’unuzdan 3D mesh yerine 2D bir görsel istiyorsanız — bir text-to-image modeli kullanın - 3D model yerine video istiyorsanız — bir text-to-video modeli kullanın - Üretim için baskıya uygun, watertight ya da CAD düzeyinde bir katı gövde gerekiyorsa — metinden üretim, mühendislik toleransları için değil görsel varlıklar içindir

## İpuçları - Özneyi, malzemeyi ve yüzey işlemini somut biçimde tarif edin ("yuvarlak kulplu, şık, beyaz seramik bir kahve kupası") — özgül prompt’lar belirsiz olanlara göre daha öngörülebilir sonuç verir - İstenmeyen özelliklerden uzak durmak için `negative_prompt` kullanın (ör. fazladan parçalar, kalabalık yüzey detayı) - Daha hafif bir varlık gerektiğinde mesh yoğunluğuna üst sınır koymak için `face_limit` kullanın; yoğunluğun özneye göre uyarlanması için boş bırakın - Bir sonucu yeniden üretmek için sabit bir `seed` (geometri) ya da `texture_seed` (dokular) verin; şekli koruyup yalnızca yeniden dokulandırmak için aynı `seed` ile `texture_seed` değerini değiştirin; `image_seed` ise prompt’tan görsele giden dahili adımı kontrol eder

## Sınırlamalar - Üretilen detay prompt’tan çıkarılır; ince ya da alışılmadık yapılar yaklaşık olabilir - İnce yapılar, saydam ya da çok yansıtıcı malzemeler ve aşırı kalabalık tarifler sadakat kaybedebilir - Çıktı, hassas ölçülü ya da watertight bir katı değil, dokulu görsel bir mesh’tir

Üretilen 3D model, bir GLB dosya URL’si olarak döner.

```js import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("tripo3d/tripo/v2.5/text-to-3d", { input: { prompt: "A sleek white ceramic coffee mug with a simple round handle, studio lighting, plain background.", }, }); ```